Show simple item record

dc.contributor.advisorBeltrán Castañón, César Armando
dc.contributor.authorApaza Delgado, Santiago Hernán
dc.date.accessioned2016-11-26T22:01:18Z
dc.date.available2016-11-26T22:01:18Z
dc.date.created2016-11-26T22:01:18Z
dc.date.issued2016-11-26
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12404/7515
dc.description.abstractLos mensajes de Twitter están siendo cada vez más usados para determinar el sentimiento de los consumidores de servicios o productos. Para ello se hacen uso de diversas técnicas computacionales, desde las tradicionales adaptadas de problemas de clasificación de textos y las recientes que usan modelos de aprendizaje de máquina. En ambos enfoques se debe desarrollar una serie de etapas que van desde el pre–procesamiento hasta la evaluación. El presente documento muestra el resultado del proceso de aplicación de diversas técnicas de Análisis de Sentimiento para poder asignar una polaridad positiva, negativa o neutral a los tweets de los consumidores de telefonía celular en el Perú, con la finalidad de poder identificar cual es el comportamiento que presentan los clientes de las empresas de telefonía celular representado en opiniones vertidas en la red social Twitter. Para ello se extrajeron 26,917,539 publicaciones de la red social Twiter durante 2 periodos, cada uno de 30 días. Estas publicaciones corresponden a los tweets de los seguidores de tres empresas de telefonía celular en el Perú, incluyendo una relativamente nueva en el mercado peruano. El procedimiento seguido comprendió las siguientes tareas: a) Recolección de tweets de los seguidores de las empresas de telefonía celular; b) Pre–procesamiento de la data obtenida para poder identificar elementos importantes de cada tweet; c) Filtrado de elementos poco relevantes, o ruido; y d) Clasificación de cada publicación basado en las características obtenidas en etapas previas. Los resultados obtenidos nos muestran que la introducción de un diccionario de lexicones incrementó el número de términos que pueden ser considerados para la clasificación. Así mismo, el uso de este diccionario al cual se le aumento nuevos términos permitió incrementar la tasa de clasificación en un 0,75%. Finalmente, gracias a estas técnicas de análisis de sentimiento, es posible explotar el contenido de redes sociales de manera que puedan servir a las corporaciones para la toma de decisiones, especialmente de servicio a sus usuarios.
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Católica del Perú
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourcePontificia Universidad Católica del Perú
dc.sourceRepositorio de Tesis - PUCP
dc.subjectProcesamiento en lenguaje natural (Computación)
dc.subjectEmociones--Ontología
dc.subjectTelefonía celular--Redes sociales
dc.subjectRedes sociales--Minería de datos
dc.titleModelo computacional de minería de microblogs para el análisis del comportamiento del consumidor de telefonía celular
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
thesis.degree.nameMagíster en Ciencias de la Computaciónes_ES
thesis.degree.levelMaestríaes_ES
thesis.degree.grantorPontificia Universidad Católica del Perú. Escuela de Posgradoes_ES
thesis.degree.disciplineCiencias de la Computaciónes_ES
dc.type.otherTesis de maestría
dc.publisher.countryPE
renati.discipline611087es_ES
renati.levelhttps://purl.org/pe-repo/renati/level#maestroes_ES
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_ES


Files in this item

FilesSizeFormatView

There are no files associated with this item.

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record